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Pedro Otálora Giménez
, Juan Antonio Pastor Sánchez 
, Tomás Saorín Pérez
Se desarrolla un proceso automatizado capaz de extraer, normalizar, enriquecer y clasificar metadatos OAI-PMH de repositorios institucionales transformándolos en un conjunto de datos semántico RDF. La metodología combina la obtención sistematizada de registros, la normalización de autoridades, el enriquecimiento semántico empleando vocabularios externos y la clasificación temática mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural. El proceso se validó sobre el repositorio de revistas científicas de la Universidad de Murcia, generando un conjunto de datos RDF que fue explotado en una aplicación web ad hoc para la consulta y exploración semántica entre autores, artículos y temas. Los principales resultados muestran la viabilidad, eficacia y escalabilidad de la solución, concluyendo que el marco propuesto contribuye a optimizar la interoperabilidad de los metadatos institucionales.
This parer describes the development of an automated workflow capable of extracting, normalizing, enriching, and classifying OAI-PMH metadata from institutional repositories, transforming them into an RDF semantic dataset. The methodology combines systematic record harvesting, authority control, semantic enrichment using external vocabularies, and subject classification through natural language processing techniques. The workflow was validated on the editorial platform of the University of Murcia’s scientific journals, producing an RDF dataset that was leveraged in an ad hoc web application for semantic querying and exploration of authors, articles, and topics. The main results demonstrate the solution’s feasibility, efficiency, and scalability, and support the conclusion that the proposed framework enhances the interoperability of institutional metadata.
